Cesko.wiki Nejistota měření
Author
Albert FloresNejistota měření je koncept používaný v oblasti metrologie, který označuje míru nedokonalosti nebo nepřesnosti měření. Tento koncept je důležitý pro hodnocení spolehlivosti výsledků měření a poskytuje informace o chybě, která je přítomna v každém měření. Nejistota měření je definována jako rozsah, ve kterém je pravděpodobně ukryta skutečná hodnota veličiny, kterou se měří. Existuje několik různých metod a přístupů, které se používají k vyhodnocení nejistoty měření, včetně metody nejmenších čtverců a metody Monte Carlo. Nejistota měření je také významnou součástí mezinárodních standardů v oblasti metrologie, které stanovují požadavky na správné určení a zohlednění nejistoty měření při výměně a interpretaci výsledků měření.
Nejistota měření je označení pro parametr, který souvisí s výsledkem měření a charakterizuje rozsah hodnot, které je možné racionálně přiřadit k měřené veličině. Tato metoda nahrazuje dříve používanou metodu udávání chyb měření.
Historie
V osmdesátých letech dvacátého století byl předložen návrh k náhradě koncepce chyb měření koncepcí nejistot měření. +more V roce 1990 byl vydán Západoevropským kalibračním sdružením (WECC) dokument, který sloužil k jednotnému vyjádření nejistot měření. Vrcholovým dokumentem se stala směrnice GUM ("Guide to the expression of uncertainty in measurement"), která byla vydána v roce 1993.
Zdroje nejistot
Nejčastějšími zdroji nejistot, které nějakým způsobem způsobují neurčitost stanovení výsledku měření, vzdalují naměřenou hodnotu od hodnoty skutečné, jsou: * nedokonalá či neúplná definice měřené veličiny * omezená přesnost měřicích přístrojů, etalonů a referenčních materiálů * vlastnosti postupu výběru vzorků * vlastnosti postupu samotného měření * zaokrouhlování * linearizace, aproximace, interpolace a extrapolace * neznámé nebo nekompenzované vlivy prostředí * nedodržení shodných podmínek při opakovaných měřeních * subjektivní vlivy obsluhy
Typy nejistot
Výsledná nejistota se skládá z několika dílčích nejistot. Z nejobecnějšího hlediska se rozdělují do dvou složek. +more * Typ A - statistické zpracování opakovaně naměřených údajů za stejných podmínek měření (tlak, teplota, vlhkost) * Typ B - nejistota způsobená známými nebo odhadnutelnými příčinami - nedokonalostí měřicích přístrojů, vlivem operátora, vlivem použitých metod měření. Z těchto dvou nejistot se dále určuje kombinovaná nejistota podle vztahu: : \ u_C = \sqrt{u_A^2 + u_B^2}.
Vyhodnocování nejistot typu A
Vychází ze statistické analýzy opakované série měření. Odhad výsledné hodnoty pro počet měření n (n > 1) je vyjadřován aritmetickým průměrem: : \bar{x} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n x_i Nejistota tohoto odhadu se určí jako výběrová směrodatná odchylka aritmetického průměru této hodnoty podle vztahu: : u_{Ax} = \sqrt{\frac{1}{n\cdot(n-1)}\sum_{i=1}^n(x_i - \bar{x})^2}
V případech, kdy není možné měření provádět opakovaně, se používají jiné procedury. Příkladem může být měření lidských vlastností psychologickým testem, kde je určení chyby měření odvozené například z odhadu reliability testu.
Vyhodnocování nejistot typu B
Je založeno na jiných než statistických přístupech. Nejistota typu B se odhaduje na základě všech dostupných informací. +more Například údaje výrobce měřicí techniky, zkušenosti z předchozích sérií měření, z poznatků o chování materiálů, údaje získané při kalibraci a třeba nejistoty referenčních údajů v příručkách. Vychází se z dílčích nejistot jednotlivých zdrojů. Je-li známá maximální odchylka j-tého zdroje, pak se nejistota j-tého zdroje určí podle vztahu: : u_{Bzj} = \frac{z_{jmax}}{k} Hodnota k je součinitel vycházející ze zákona rozdělení. Výsledná nejistota se pro m zdrojů určí následovně: : u_{Bx} = \sqrt{\sum_{j=1}^m A_j^2 u_{Bzj}^2} A je součinitel citlivosti jednotlivých zdrojů.